数据挖掘的应用给很多行业带来了十分显著的发展，使得我们的生活充满了智能化.当然，数据挖掘在金融行业中的应用也是有很多的，目前数据挖掘在各行各业应用广泛，尤其在金融、保险、电子商务和电信方面得到了很好的效果，下面我们就给大家介绍一下数据挖掘在金融行业中的应用都有哪些。

首先说一下风险控制，在金融行业中有很多因素会对货款偿还效能和客户信用等级计算产生不同程度的影响。数据挖掘的方法，如特征选择和属性相关性计算，有助于识别重要的因素和非相关因素。例如，与货款偿还风险相关的因素，包括货款率、贷款期限、负债率、偿还与收入比率、客户收入水平、受教育程度、居住地区、信用历史等等。而其中偿还与收入比率是主导因素，受教育水平和负债率则不是。银行可以据此调整货款发放政策，以便将货款发放给那些曾被拒绝但根据关键因素分析，其基本信息显示是相对低风险的申请者。

接着说一下交叉销售，通过关联分析可找出数据库中隐藏的关联网，银行存储了大量的客户交易信息，可对客户的收入水平、消费习惯、购买物品等指标进行挖掘分析，找出客户的潜在需求；并对各个理财产品进行交叉分析，找出关联性较强的产品，从而对客户进行有针对性的关联营销，提高银行业绩。在金融行业中这都是十分重要的结果。

然后我们给大家说一下客户市场细分，根据银行大量的客户资料以及客户存储款情况，利用有效的聚类或者协同过滤，将客户有效地划分为不同的组，使得具有相同存储和贷款行为的客户分为一组，从而可以对每一组总结各自每个组的特点，对每个组开展有针对性活动。此外，针对不同的客户类型，潜在价值高，但是忠诚度很难保持)设计出量体裁衣的产品组合、沟通方式，以及客户服务，从而达到提高客户忠诚度、实现关联销售、最优化定价、产品直销、产品再设计，以及渠道管理的目的。而这些目标的实现，致使客户管理总体成本降低，客户关系得以改善，最终成功实现零售业务块利润率的提高。

关于数据挖掘在金融行业的应用我们就先给大家介绍到这里了，关于数据挖挖掘在金融行业的应用还有很多，我们在下一篇文章中继续给大家介绍一下更多的内容。